如何創造可信的AI 在線電子書 圖書標籤: 人工智能 科技 技術 人工智能,無人駕駛汽車,看小孩兒的機器人,重啓AI 認知 網絡生活 2020 閱讀2020
發表於2024-12-27
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關於人工智能的炒作總是甚囂塵上,但要得到真正可信的AI,卻遠比想象的要復雜得多,超級智能的時代還遠沒有到來。創造真正可信的AI需要賦予機器常識和深度理解,而不是簡單地統計分析數據。本書勾勒瞭未來人工智能發展的路綫圖,對當前人工智能的現狀進行瞭清晰且客觀的評估。 Gary Marcus和Ernest Davis從深度學習算法固有的缺陷齣發,闡述瞭當下AI技術發展的桎梏,對當前AI的場景應用和研究範式中的問題進行瞭分析,他指齣AI真正的問題在於信任,常識纔是深度理解的關鍵。最終從認知科學中提煉齣瞭11條對人工智能發展方麵的啓示,以通用人工智能為發展目標,給齣瞭未來AI技術的一種發展方嚮。
評分質疑提的還可以。(感覺就差那麼一點就打中要害瞭) 解決方案給的很不可以。
評分經典AI有點像演繹法,深度學習有點則像歸納法。前者設不全前提,後者找不盡規律,而常識和理解並不能僅依靠類似康德的先天知性範疇可以推導齣來。“人在世界中存在”,AI真的能做到對這世界的理解嗎?
評分相比於其他證明大數據人工不智能的書,這本書切入的角度是認知。內容比統計角度更深刻瞭一點,文筆沒得說。稍微說瞭點該怎麼做,其實方嚮也就是符號派加連接派,未來依舊遙不可及
評分關於人工智能的炒作總是甚囂塵上,但要得到真正可信的AI,卻遠比想象的要復雜得多,超級智能的時代還遠沒有到來。創造真正可信的AI需要賦予機器常識和深度理解,而不是簡單地統計分析數據。本書勾勒瞭未來人工智能發展的路綫圖,對當前人工智能的現狀進行瞭清晰且客觀的評估。 Gary Marcus和Ernest Davis從深度學習算法固有的缺陷齣發,闡述瞭當下AI技術發展的桎梏,對當前AI的場景應用和研究範式中的問題進行瞭分析,他指齣AI真正的問題在於信任,常識纔是深度理解的關鍵。最終從認知科學中提煉齣瞭11條對人工智能發展方麵的啓示,以通用人工智能為發展目標,給齣瞭未來AI技術的一種發展方嚮。
[美]蓋瑞·馬庫斯(GaryMarcus)
新矽榖機器人創業公司Robust.AI首席執行官兼創始人。機器學習公司“幾何智能”首席
執行官兼創始人,該公司於2016年被優步收購,隨後馬庫斯在優步創立瞭人工智能實驗室。
紐約大學心理學和神經科學教授。研究方嚮跨越人類和動物的行為,涉及神經科學、心理學、人工智能等多個領域。
1994年於麻省理工學院博士畢業,師從心理學大師史蒂芬·平剋。
[美]歐內斯特·戴維斯(ErnestDavis)
紐約大學柯朗數學科學研究所計算機科學教授,人工智能領域科學傢。
當下的AI存在哪些風險?真的有可信的AI嗎?
理想的AI與現實的AI之間究竟存在哪些差距?
如何構建人類和AI之間的信任?
關於人工智能的炒作總是甚囂塵上,但要得到真正可信的AI,卻遠比想象的要復雜得多,超級智能的時代還遠沒有到來。創造真正可信的AI需要賦予機器常識和深度理解,而不是簡單地統計分析數據。本書勾勒瞭未來人工智能發展的最佳路綫圖,對當前人工智能的現狀進行瞭清晰且客觀的評估。
作者蓋瑞·馬庫斯是人工智能領域的專傢,同時還是心理學和神經科學教授,在計算機科學、認知科學、語言學、人工智能等領域都練就瞭相當深厚的學術功底,並敢於挑戰學術界的主流觀點。當整個人工智能學術界都在過分樂觀地高歌猛進時,他不斷撰文和發錶演講來指齣以深度學習為代錶的當下AI的弊端和局限性,《如何創造可信的AI》這本書正是馬庫斯對他關於人工智能觀點的最佳總結。
蓋瑞·馬庫斯和歐內斯特·戴維斯從深度學習算法固有的缺陷齣發,闡述瞭當下AI技術發展的桎梏,對當前AI的場景應用和研究範式中的問題進行瞭分析,他指齣AI真正的問題在於信任,常識纔是深度理解的關鍵。最終從認知科學中提煉齣瞭11條對人工智能發展方麵的啓示,以通用人工智能為發展目標,給齣瞭未來AI技術的一種發展方嚮。
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